Забирайте запись вебинара "Первые шаги в сферу Data Science"по ссылке: https://l.instagram.com/?u=https%3A%2F%2Fmonecle.com%2Fbuy%2F42440&e=ATPYGkEKOUfgH6DoxTkOdfPmmSYXoxNmDXYbpm-TLJbtq8mXeEunlz6FrAfjuq4z8glt4yXIlZhislZ0tjkrjd8&s=1
Ключевой навык в Data science
Программирование - основной навык, который требуется в сфере анализа данных!
Тем эта сфера и сложна, что программирование достаточно серьёзный скил.
Кто-то говорит, что нужно иметь определённый склад ума, кто-то, что потратить n-количество часов чтобы освоить данный навык.
Я склоняюсь ко второму варианту и думаю, что на то он и навык, что его необходимо тренировать, постоянно.
По себе знаю, что чем больше пишешь код, тем быстрее и лучше получается следующая строчка 👩🏼💻
Поэтому go решать задачи по программированию, например, те, что публикуются на Leetcode, HackerRank и подобных сайтах. Вы можете решать их не за то нормативное время, что подразумевается, а, допустим, в два-три раза медленнее. Но вы должны чувствовать, что вам нравится и хочется погружаться в это глубже.
Тогда вам будет также занимательно решать задачки в DS.
А у вас как с программированием?
Программирование - основной навык, который требуется в сфере анализа данных!
Тем эта сфера и сложна, что программирование достаточно серьёзный скил.
Кто-то говорит, что нужно иметь определённый склад ума, кто-то, что потратить n-количество часов чтобы освоить данный навык.
Я склоняюсь ко второму варианту и думаю, что на то он и навык, что его необходимо тренировать, постоянно.
По себе знаю, что чем больше пишешь код, тем быстрее и лучше получается следующая строчка 👩🏼💻
Поэтому go решать задачи по программированию, например, те, что публикуются на Leetcode, HackerRank и подобных сайтах. Вы можете решать их не за то нормативное время, что подразумевается, а, допустим, в два-три раза медленнее. Но вы должны чувствовать, что вам нравится и хочется погружаться в это глубже.
Тогда вам будет также занимательно решать задачки в DS.
А у вас как с программированием?
ПЕРЕНАСЫЩЕНИЕ РЫНКА ПРОГРАММИСТАМИ
Начнём с рассмотрения всей сферы IT(айти), которая стремительно растёт, развивается и внедряется в каждую сферу нашей жизни. Многие уже просто не представляют свою life без технологических решений.
❗️Это наше настоящее и точно будущее!
Поэтому освоить профессию именно в этой сфере считается очень перспективным - работа точно будет.
Неудивительно, что при этом возникает мысль о перенасыщении рынка айтишникамии/ программистами.
Но рынок труда айти стремительно растёт и даже не думает переходить на этап стагнации!
⁉️Чем же это обусловлено?
⁉️Что позволяет поддерживать такие позиции?
📈А все очень просто - рынок постоянно эволюционирует, видоизменяется, как бы перешагивая этап насыщения и тем более спада.
🤦♀️Кто в айти, точно поймут!!!
Эта сфера требует от тебя постоянного развития, ты должен успевать осваивать новые языки, технологии и инструменты.
Как правило, через три года ты уже занимаешься совсем не тем, что делал в начале.
Опыт программиста чаще оценивается не количеством лет, а количеством «вещей», которые ты успел попробовать/ изучить/ поработать/ проблем решить.
В итоге, ты становишься специалистом с уникальными навыками, где конкуренции не так уж много.
Это только мое видение.
И будет ещё пост продолжение.
Ну а пока интересно ваше мнение!
Согласны?
Что думаете?
Начнём с рассмотрения всей сферы IT(айти), которая стремительно растёт, развивается и внедряется в каждую сферу нашей жизни. Многие уже просто не представляют свою life без технологических решений.
❗️Это наше настоящее и точно будущее!
Поэтому освоить профессию именно в этой сфере считается очень перспективным - работа точно будет.
Неудивительно, что при этом возникает мысль о перенасыщении рынка айтишникамии/ программистами.
Но рынок труда айти стремительно растёт и даже не думает переходить на этап стагнации!
⁉️Чем же это обусловлено?
⁉️Что позволяет поддерживать такие позиции?
📈А все очень просто - рынок постоянно эволюционирует, видоизменяется, как бы перешагивая этап насыщения и тем более спада.
🤦♀️Кто в айти, точно поймут!!!
Эта сфера требует от тебя постоянного развития, ты должен успевать осваивать новые языки, технологии и инструменты.
Как правило, через три года ты уже занимаешься совсем не тем, что делал в начале.
Опыт программиста чаще оценивается не количеством лет, а количеством «вещей», которые ты успел попробовать/ изучить/ поработать/ проблем решить.
В итоге, ты становишься специалистом с уникальными навыками, где конкуренции не так уж много.
Это только мое видение.
И будет ещё пост продолжение.
Ну а пока интересно ваше мнение!
Согласны?
Что думаете?
ПЕРЕНАСЫЩЕНИЕ РЫНКА ПРОГРАММИСТАМИ часть 2
Почему это мало вероятно?
1. 👩🏼💻Программист - это достаточно сложная профессия. Это также подтверждает тот факт, что людей с техническим образование в «два раза» меньше, чем с гуманитарным.
2. 👩🏼💻Программисты - это люди с очень пытливым умом, любят осваивать новые направления и области знаний. Более 50% специалистов в DS ( data scientist, ML engineer, Data engineer и тд.) это программисты в прошлом.
3. 🌎Это международная профессия, как и DS, и наши ребята на хорошем счету на мировом рынке. Также очень ВЫГОДНЫ, например, для компаний в США.
Продолжите список...
4??
5??
Почему это мало вероятно?
1. 👩🏼💻Программист - это достаточно сложная профессия. Это также подтверждает тот факт, что людей с техническим образование в «два раза» меньше, чем с гуманитарным.
2. 👩🏼💻Программисты - это люди с очень пытливым умом, любят осваивать новые направления и области знаний. Более 50% специалистов в DS ( data scientist, ML engineer, Data engineer и тд.) это программисты в прошлом.
3. 🌎Это международная профессия, как и DS, и наши ребята на хорошем счету на мировом рынке. Также очень ВЫГОДНЫ, например, для компаний в США.
Продолжите список...
4??
5??
ГЛАВНОЕ ОТЛИЧИЕ BIG DATA от DATA SCIENCE
Как бы очевидно это не звучало, я обязана с этого начать.
‼️Объемы данных, которые стало необходимо хранить, обрабатывать, анализировать.
❗️Именно объёмы - volumes (англ.) в первую очередь, привели к появлению целого направления Big data, которое включает в себя подходы, методы и инструменты для работы с огромными размерами данных.
😰Классический DS и его подходы просто стали неспособны справляться с такими потоками данных. Например, реляционные базы данных или всем знакомый Excel - просто зависнет на очень долго, при попытке загрузить в него более 1 миллиона строк данных.
📚Поэтому, если обучаться анализу BigData, то вам необходимо освоить ряд инструментов типа: Hadoop, Spark, язык программирования Scala и тд.
📈Если говорить о востребованности, то она растёт с каждым днём, как и растут объёмы данных, генерируемые человечеством.
🤗В идеальном мире, когда все научаться собирать и хранить данные, больших данных будет большинство.
🚨Но также есть ряд сложностей и проблем связанных с работой с такими данными, по которым ещё только ищутся и разрабатываются решения.
❓А вы как думаете, есть будущее за большими данными - Big Data?
Как бы очевидно это не звучало, я обязана с этого начать.
‼️Объемы данных, которые стало необходимо хранить, обрабатывать, анализировать.
❗️Именно объёмы - volumes (англ.) в первую очередь, привели к появлению целого направления Big data, которое включает в себя подходы, методы и инструменты для работы с огромными размерами данных.
😰Классический DS и его подходы просто стали неспособны справляться с такими потоками данных. Например, реляционные базы данных или всем знакомый Excel - просто зависнет на очень долго, при попытке загрузить в него более 1 миллиона строк данных.
📚Поэтому, если обучаться анализу BigData, то вам необходимо освоить ряд инструментов типа: Hadoop, Spark, язык программирования Scala и тд.
📈Если говорить о востребованности, то она растёт с каждым днём, как и растут объёмы данных, генерируемые человечеством.
🤗В идеальном мире, когда все научаться собирать и хранить данные, больших данных будет большинство.
🚨Но также есть ряд сложностей и проблем связанных с работой с такими данными, по которым ещё только ищутся и разрабатываются решения.
❓А вы как думаете, есть будущее за большими данными - Big Data?
Утренний Clubhouse Daily 20.02.2021
Все клабы по московскому времени.
12:35 - 🎙PRO ФРАНЧАЙЗИНГ: что учесть при создании франшиз
13:00 - Будущее ивентов и медиа. Что нас ждёт?
13:00 - HR🚀 Бренд работодателя: EVP -> EB 👩🏼💻🧑🏻💻🏢
13:00 - Предпринимательство в спорте: точки роста, ниши, фейлы
13:00 - Санкции: все, что вы хотели знать, но боялись
15:00 - ⚡️EVENT ROOM⚡️ Продажи, Тендеры, Спонсоры.
16:00 - Sistema Talks: Как приручить единорога?
17:00 - Маркетинг полезного действия
17:00 - Обсуждаем пиар для стартапов и Оксану Самойлову
17:00 - Yandex Toloka Talk: собираем и обсуждаем большие данные
17:00 - Ресторанный бизнес: изменила ли нас пандемия?
18:00 - Мы без ума: как Росатом развивает искусственный интеллект
19:00 - SoftSkills для разработчиков
19:00 - Инвестиции в долголетие: проекты Longevity
20:00 - Первые шаги в Data Science / Вопросы от бизнеса
21:00 - .tech Войти в АйТи. С чего начать
Отправьте расписание к себе в избранное или пользуйтесь закрепом.
Присылайте анонсы и приглашайте слушателей задавать вопросы в комментариях группы.
Все клабы по московскому времени.
12:35 - 🎙PRO ФРАНЧАЙЗИНГ: что учесть при создании франшиз
13:00 - Будущее ивентов и медиа. Что нас ждёт?
13:00 - HR🚀 Бренд работодателя: EVP -> EB 👩🏼💻🧑🏻💻🏢
13:00 - Предпринимательство в спорте: точки роста, ниши, фейлы
13:00 - Санкции: все, что вы хотели знать, но боялись
15:00 - ⚡️EVENT ROOM⚡️ Продажи, Тендеры, Спонсоры.
16:00 - Sistema Talks: Как приручить единорога?
17:00 - Маркетинг полезного действия
17:00 - Обсуждаем пиар для стартапов и Оксану Самойлову
17:00 - Yandex Toloka Talk: собираем и обсуждаем большие данные
17:00 - Ресторанный бизнес: изменила ли нас пандемия?
18:00 - Мы без ума: как Росатом развивает искусственный интеллект
19:00 - SoftSkills для разработчиков
19:00 - Инвестиции в долголетие: проекты Longevity
20:00 - Первые шаги в Data Science / Вопросы от бизнеса
21:00 - .tech Войти в АйТи. С чего начать
Отправьте расписание к себе в избранное или пользуйтесь закрепом.
Присылайте анонсы и приглашайте слушателей задавать вопросы в комментариях группы.
Clubhouse
🎙PRO ФРАНЧАЙЗИНГ: что учесть при создании франшиз
Saturday, February 20 at 2:35pm +05 with Maria Kizima, Альберт Хамзин, Vika Frolova, Kirill Stepiko, Юрий Белонощенко, Aleksey Varlamov. Присоединяйтесь к беседе. Поделимся инсайтами, практикой и рекомендациями. Обменяемся опытом по созданию франшиз. На первый…
Празднуем 6 лет сообщества Open Data Science!
Полная программа и регистрация на нетворкинг активности: https://ods.ai/events/birthday6
Зарегистрироваться в сообщество: https://ods.ai/
Трансляция тут:
https://www.youtube.com/watch?v=PU_PF_dBi1Y
Полная программа и регистрация на нетворкинг активности: https://ods.ai/events/birthday6
Зарегистрироваться в сообщество: https://ods.ai/
Трансляция тут:
https://www.youtube.com/watch?v=PU_PF_dBi1Y
Open Data Science (ODS.ai)
ODS 6th Birthday — Open Data Science
Прокачайте скиллы по анализу данных за 18 дней!
мы предлагаем челлендж - прокачать себя в сфере анализа данных за 18 дней!
Что вы будете делать на курсе?
— Познакомитесь с основами Python — синтаксисом важнейших операций: условий, циклов и функций.
— Научитесь работать с библиотекой Pandas, применять её методы для простого анализа данных и правильно оформлять результаты.
— Научитесь строить графики и диаграммы и рассказывать истории с помощью данных.
— Проведёте первое самостоятельное исследование на основе реальных данных сервиса Яндекс.Музыка.
Мы верим, что вы сможете стать сильнее в области дата аналитики за 18 дней, защитить итоговый проект и получить сертификат от Яндекс.Практикума и Университета 2035!
Если вам по-прежнему интересна программа, пожалуйста, перейдите по этой ссылке и зарегистрируйтесь на курсе.
Обратный отсчет начался! Обучение на курсе доступно до 31 марта 2021 г. https://t.me/DSMLAI/100
мы предлагаем челлендж - прокачать себя в сфере анализа данных за 18 дней!
Что вы будете делать на курсе?
— Познакомитесь с основами Python — синтаксисом важнейших операций: условий, циклов и функций.
— Научитесь работать с библиотекой Pandas, применять её методы для простого анализа данных и правильно оформлять результаты.
— Научитесь строить графики и диаграммы и рассказывать истории с помощью данных.
— Проведёте первое самостоятельное исследование на основе реальных данных сервиса Яндекс.Музыка.
Мы верим, что вы сможете стать сильнее в области дата аналитики за 18 дней, защитить итоговый проект и получить сертификат от Яндекс.Практикума и Университета 2035!
Если вам по-прежнему интересна программа, пожалуйста, перейдите по этой ссылке и зарегистрируйтесь на курсе.
Обратный отсчет начался! Обучение на курсе доступно до 31 марта 2021 г. https://t.me/DSMLAI/100
Telegram
G B ☑️ in AI Дрессировщики нейронных сетей (DS и Искусственный интеллект)
Получаем Яндекс-практикум - Аналитик данных бесплатно
(и еще пак курсов на Coursera)
Делаем так, - переходим по ссылке
https://steps.2035.university/collections/2499f95d-a590-4c1b-835c-a5079a0b53b0#16cd9ee4-1dbb-4484-9115-025e0e40d147
Выбираем любой курс…
(и еще пак курсов на Coursera)
Делаем так, - переходим по ссылке
https://steps.2035.university/collections/2499f95d-a590-4c1b-835c-a5079a0b53b0#16cd9ee4-1dbb-4484-9115-025e0e40d147
Выбираем любой курс…
Для всех любителей Pycharm и ненавистников Jupyter, держите компромис отJetBrains:
https://datalore.jetbrains.com
https://datalore.jetbrains.com
Jetbrains
Datalore: Collaborative Data Science Platform by JetBrains
Online Jupyter notebooks with smart coding assistance for Python, SQL, R, Scala, and Kotlin. Take advantage of database and cloud storage integrations, real-time collaboration, and interactive report publishing.